Twinny vs Continue: o que mudou e qual usar agora

Twinny e Continue já não competem pelo mesmo trabalho: o Continue é um software concluído que ainda funciona, e o Twinny é uma ferramenta mais restrita que continua recebendo lançamentos. O título da própria página de continue.dev é “Continue (acquired by Cursor)” e o README chama o repositório de não mais mantido ativamente e somente leitura, enquanto o Twinny lançou as versões 4.1.1, 4.1.2 e 4.1.3 no mesmo dia, 2026-09-18. Mas o Twinny deliberadamente não tem modo de agente nem ferramentas MCP, portanto substitui parte do que o Continue fazia, não tudo.

Primeiro, uma desambiguação, porque há muitas empresas com esse nome. Duas empresas não relacionadas operam como Twinny: uma plataforma espanhola de automação empresarial em twinny.es e uma empresa coreana de robótica em twinny.ai, ambas ativas quando verificadas em 19 de setembro de 2026. Os preços ou financiamentos de nenhuma delas pertencem a esta página. O produto aqui é a extensão do VS Code em twinny.dev, publicada como rjmacarthy.twinny pelo repositório twinnydotdev/twinny, documentada em twinny-docs.

O que realmente aconteceu com o Continue

A versão curta é que o produto terminou, mas o código não. O README do Continue afirma isso claramente: o repositório “is no longer actively maintained and is read-only for all users.” A descrição meta da página inicial é uma frase — o Continue foi adquirido pela Cursor. Somente leitura, porém, não significa arquivado, e essa é a distinção que a maioria dos textos explica errado.

Todas as linhas foram verificadas em 19 de setembro de 2026. Duas merecem destaque antes de você planejar qualquer coisa. Primeiro, o README afirma que a versão final 2.0.0 abrangia a extensão do VS Code, a CLI e o plugin para JetBrains, e os artefatos publicados discordam disso em dois dos três casos: a CLI nunca passou de 1.5.47 e o plugin para JetBrains nunca passou de 1.0.67. Este guia relata essa discrepância em vez de explicá-la, porque nenhuma fonte primária a explica. Segundo, o site de documentação sobreviver ao hub é uma armadilha ativa: docs.continue.dev ainda ensina a sintaxe uses: <owner>/<slug> para buscar um modelo ou regra de um host que não resolve mais. Um config.yaml totalmente local com entradas explícitas provider, apiBase e apiKey é agora o único formato com resolução garantida.

Quem deve escolher qual

Escolha o Twinny se o que você realmente fazia no Continue era usar autocomplete, conversar sobre seu código, fazer edições inline, revisão e mensagens de commit — e você quer uma base de código que alguém ainda esteja atualizando. O repositório é MIT, não está arquivado, e seus commits mais recentes em 19 de setembro de 2026 foram as atualizações de versão 4.1.1 a 4.1.3, todos datados de 2026-09-18. Escolha-o especialmente se você executa modelos no seu próprio hardware: todo o foco de design do Twinny é um servidor local, e seu autocomplete fill-in-the-middle funciona bem com um modelo base de 1.5B a 7B.

Escolha o Continue, ou melhor, continue usando-o, se você depende de algo que o Twinny não tem. O modo de agente e os servidores de ferramentas MCP são o caso mais claro — a documentação de MCP do Continue afirma que o MCP “can only be used in the agent mode”, portanto os dois dependem um do outro. A CLI e o plugin para JetBrains são o outro caso: o Twinny exige o Visual Studio Code 1.93 ou mais recente, ou uma compilação compatível como o VSCodium, e não oferece cliente de linha de comando nem edição para JetBrains. Uma instalação congelada do Continue continua funcionando; apenas não melhorará.

O modelo de execução é a verdadeira linha divisória, e não é uma lacuna de recursos que um lançamento poderia fechar. A FAQ do Twinny responde “Does twinny run an agent that edits my files on its own?” com “No. Every change is something you asked for and can see before it is kept: a suggestion you accept, a diff you accept, a command you confirm. This is by design.” Se você usava o Continue para delegar uma tarefa de várias etapas e revisar o resultado, o Twinny é uma redução que você sentirá desde o primeiro dia. Se você usava o Continue nos modos de chat e edição e achava o modo de agente inquietante, o Twinny oferece o mesmo fluxo sem a parte que você não queria.

O custo de migração é baixo, mas não zero. O Continue coloca todos os modelos em um único arquivo YAML com uma lista de funções; o Twinny não tem arquivo de configuração e cria provedores uma tarefa por vez na barra lateral, portanto uma única entrada do Continue com três funções se torna até três provedores do Twinny. Nada no Twinny lê uma configuração do Continue. Reserve cerca de uma hora para reescrever, além de reconstruir o índice do workspace — vetores de modelos de embeddings diferentes não se misturam, então mudar o modelo de embeddings exige reindexação.

Quanto ao custo, ambos os clientes são gratuitos e nenhum deles é a cobrança. O Continue não tem preço algum: continue.dev não possui mais uma página de preços, e a única coisa que sua FAQ diz sobre o software é que o código-fonte Apache-2.0 e a documentação continuam no GitHub. A extensão do Twinny é MIT e gratuita, mas seu gateway para equipes é onde aparece um número, e é fácil confundir as duas partes.

Recurso e licença, lado a lado

Lido nas duas listagens do Marketplace, nos repositórios e na documentação dos projetos em 19 de setembro de 2026. As contagens de instalações variam diariamente e registram o histórico, não o uso atual — o Continue acumulou seu número ao longo de três anos como produto mantido. Observe também que a descrição de uma linha do Twinny no Marketplace (“Locally hosted AI code completion plugin for vscode”) e sua descrição no GitHub são mais antigas que o posicionamento em twinny.dev, que agora destaca o gateway para equipes. Artigos mais antigos que descrevem a rede peer-to-peer “Symmetry” do Twinny descrevem um recurso removido; sua FAQ afirma que o Symmetry foi removido e substituído por Devices, que conecta apenas suas próprias máquinas.

Quanto custa cada um

Os preços dos planos do Twinny foram lidos em sua página de licenciamento e assentos em 19 de setembro de 2026; a posição do Continue foi obtida do próprio continue.dev. Duas ressalvas importantes. Um assento é uma chave de acesso ativa, não uma pessoa, e revogar uma chave libera o assento imediatamente. E estes são preços publicados, não preços que este guia verificou em um checkout — o site nomeia rjmacarthy.xyz como emissor da licença, e a entidade vendedora por trás dele não foi investigada. A própria comparação da página inicial do Twinny também cita um valor “tipicamente $19–39” por assento para assistentes hospedados; isso é marketing do produto, não um valor verificado aqui.

O que cada cliente consegue alcançar em um gateway compatível com OpenAI

É aqui que as duas ferramentas deixam de ser intercambiáveis de uma forma que nenhuma tabela de recursos mostra. Ambas dividem o trabalho em tarefas, e apenas algumas tarefas conseguem conversar com um gateway de chat-completions.

O chat funciona no papel. A visão geral dos provedores do Twinny afirma que, para chat, o caminho da API é a base e o Twinny acrescenta /chat/completions, portanto um caminho de API de /v1 contra api.kunavo.com corresponde à própria rota do Kunavo. O ponto crítico é qual predefinição usar: a página de APIs hospedadas do Twinny afirma que o chat com uma API hospedada “goes through the vendor's SDK to its fixed endpoint, so the hostname, port and path fields are hidden.” As predefinições OpenAI e Anthropic ainda solicitam uma chave — elas a enviam para esse fornecedor, não para um endereço escolhido por você, e é por isso que uma chave de gateway não pertence a elas. Os campos de endereço permanecem visíveis nas predefinições de servidor local, e a predefinição genérica “OpenAI-compatible server” é a destinada a um servidor para o qual o Twinny não oferece uma predefinição. Cole https://api.kunavo.com/v1 em Hostname e o formulário o divide em protocolo, host, porta e caminho para você; a chave é enviada em um cabeçalho Authorization: Bearer.

O autocomplete não funciona, por dois motivos independentes. A predefinição genérica do Twinny conduz a conclusão por uma rota no estilo /v1/completions, e o Kunavo não tem essa rota — não existe um endpoint legado de text-completions em sua API, apenas /v1/chat/completions e as outras superfícies em formato de chat. Separadamente, a página de modelos compatíveis do Twinny deixa claro que apenas modelos treinados com tokens fill-in-the-middle podem completar o que fica entre o conteúdo anterior e posterior ao cursor, e que modelos instruct “tend to chatter or explain instead of completing.” O catálogo do Kunavo contém modelos instruct e de chat; nenhum deles é um modelo base fill-in-the-middle. Qualquer um dos dois bloqueadores já resolve a questão. A própria orientação de autocomplete do Continue aponta na mesma direção sem usar a terminologia do Twinny: para essa função, recomenda Codestral e Qwen2.5-Coder em 1.5B e 7B, e alerta que modelos do tipo thinking não são adequados. Forneça o autocomplete a partir de um modelo local pequeno — essa é a configuração que ambos os projetos recomendam de qualquer forma.

O Kunavo não disponibiliza embeddings de forma alguma. Nenhum modelo do catálogo oferece o endpoint de embeddings, portanto /v1/embeddings resolve um modelo e rejeita a solicitação. Configure o provedor de embeddings do Twinny, ou a função embed do Continue, para usar um servidor local ou um provedor externo de embeddings. A documentação do Twinny recomenda nomic-embed-text para isso.

name: My Config
version: 0.0.1
schema: v1
models:
  - name: Claude Sonnet 4.6
    provider: openai          # the protocol, not the vendor
    model: claude-sonnet-4-6
    apiBase: https://api.kunavo.com/v1
    apiKey: <your Kunavo key>
    roles: [chat, edit, apply, summarize]
    capabilities: [tool_use]  # only if agent mode stays unavailable

Duas observações sobre esse bloco. provider: openai nomeia o protocolo de transmissão, não o fornecedor, portanto se aplica a qualquer endpoint que implemente /v1/chat/completions. E a linha capabilities é a parte menos óbvia: a documentação de recursos do Continue afirma que ele detecta tool_use a partir do provedor e do nome do modelo, e que “you cannot override autodetection — you can only add capabilities.” Um gateway que forneça um id que a tabela do Continue não reconhece não recebe tool_use, e a página de recursos lista a indisponibilidade do modo de agente exatamente como consequência disso; adicionar a linha o ativa, e nada o desativa novamente. Observe também que a própria página de configuração do Continue no Kunavo fornece uma segunda entrada usando um modelo de chat na função autocomplete. Essa configuração não foi testada em tempo de execução por ninguém registrado, e os modelos que a própria orientação de autocomplete do Continue nomeia para essa função são modelos de conclusão de código, não de chat — trate-a com a cautela descrita nesta seção, não como uma receita verificada.

Uma estimativa prática de tokens para o trabalho em formato de chat

Como o autocomplete não consegue alcançar o gateway, a cobrança de tokens de qualquer cliente contra o Kunavo é somente tráfego de chat: respostas de chat, edições inline, revisão de código e mensagens de commit. Isso torna a aritmética menor que a de um assistente focado em completions, e vale a pena ver o tamanho antes de escolher um modelo. Considere um dia de trabalho com 12 turnos de chat ou edição, com média de 18,000 tokens de entrada não armazenados em cache e 1,200 tokens de saída cada — 216,000 tokens de entrada e 14,400 de saída no total. Essas suposições são ilustrativas; substitua-as pelas suas antes de fazer o orçamento. As tarifas são os preços atuais do catálogo do Kunavo por milhão de tokens.

Estes são cálculos ilustrativos de tokens, não custos medidos de tarefas nem um limite máximo de cobrança. A tarifa listada mais barata e o menor custo para concluir uma tarefa são afirmações diferentes: um modelo que exige uma segunda tentativa na sua revisão pode custar mais do que um modelo mais caro que acerta na primeira vez. O valor do catálogo do Kunavo é um piso de cobrança, não um teto — quando o upstream informa sua cobrança, a fatura é o maior entre o custo do catálogo e o custo do upstream multiplicado pela margem aplicável. As cobranças de cache e tudo o que você executa localmente ficam fora deste exemplo. O recarregamento mínimo é $10 em crédito pré-pago, um mínimo de financiamento, não uma taxa por tarefa nem uma assinatura; consulte detalhes de cobrança.

Configurando

A Kunavo publica um guia de configuração para o Continue, mas nenhum para o Twinny, e uma referência de configuração publicada não é um teste de compatibilidade — nenhum dos dois clientes foi testado em tempo de execução com este endpoint. Mantenha uma rota funcional aberta enquanto experimenta um deles, execute uma única tarefa com escopo limitado e depois leia a cobrança registrada pela sua conta. Para o Continue, comece pelo guia de integração do Continue e leia-o junto com as ressalvas acima. Para o Twinny, use o provedor genérico compatível com OpenAI descrito aqui e o próprio botão Test provider do Twinny, que envia uma pequena solicitação para a tarefa desse provedor e mostra o sucesso ou o erro do servidor, junto com a URL chamada — essa é a maneira mais rápida de distinguir um caminho incorreto de uma chave incorreta. Crie uma conta Kunavo quando estiver pronto para adicionar saldo a uma chave.

Comparando opções mais distantes? A API compatível com OpenAI explica o que o protocolo transporta e o que não transporta, e Cline vs Claude Code compara dois agentes caso o modo de agente do Continue seja a parte da qual você não possa abrir mão.

Perguntas frequentes

Verificado em 19 de setembro de 2026 por meio de consultas diretas: as APIs dos dois repositórios no GitHub e suas listas de commits, as duas listagens do VS Code Marketplace, as entradas do npm para @continuedev/cli e twinny-server, a listagem do plugin do JetBrains, continue.dev e seu README, uma consulta DNS para hub.continue.dev, as páginas de provedor OpenAI, recursos e MCP de docs.continue.dev, e as páginas de introdução, provedores, APIs hospedadas, modelos compatíveis, licenciamento e perguntas frequentes do Twinny. Não verificado: nenhuma solicitação em tempo de execução de qualquer cliente para a Kunavo e o checkout do Twinny. As tarifas dos tokens da Kunavo vêm do catálogo ativo; todos os exemplos em dólares aqui são apenas aritmética ilustrativa de tokens.